Segmentación de núcleos en imágenes de células cérvico uterinas

El cáncer se ha convertido en una de las enfermedades más penosas que aqueja a la humanidad. Varias son las formas en que esta enfermedad se manifiesta en el cuerpo humano. En particular, las mujeres son afectadas, por dos tipos de cáncer: el cáncer de mamas y el cáncer cérvico uterino. Este último, exclusivo del sexo femenino, cobra cada año un sinnúmero de vidas, y en otros casos, dificulta la reproducción. El cáncer cérvico uterino, a diferencia de otras manifestaciones de cáncer, es curable en las etapas iniciales del mismo. En la actualidad, el uso de sistemas computarizados forma un eslabón importante para la detección y tratamiento de este tipo de enfermedad; por lo que gran cantidad de investigadores dedican sus esfuerzos para desarrollar algoritmos más potentes que apoyen a los diagnósticos emitidos por los especialistas médicos. Sin embargo, aun son insuficientes los logros en este sentido. El presente trabajo propone un nuevo algoritmo para la segmentación de núcleos en imágenes de células cervicales, basado en sus contornos y regiones, que pueda apoyar la detección del cáncer cérvico uterino en las mujeres afectadas.